基于主动轮廓模型的图像分割算法
主动轮廓算法 python
主动轮廓算法 python主动轮廓算法是一种常用于图像分割的算法，它能够自动地将图像中的目标对象轮廓提取出来。
这一算法能够在医疗影像、自动驾驶等领域有着很广泛的应用。
本文将介绍如何在 Python 中使用主动轮廓算法实现图像分割。
第一步：导入相应的库在 Python 中，要使用主动轮廓算法，我们需要导入 numpy 和skimage 中的相应模块。
具体代码如下：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import data, img_as_floatfrom skimage.segmentation import active_contour```第二步：读取图像要对图像进行分割，我们首先需要读取图像。
这里我们使用skimage 库自带的一张图像，具体代码如下：```pythonimage = img_as_float(data.camera())```第三步：生成初始轮廓接下来，我们需要生成初始的轮廓。
我们可以使用一些预定义的方法生成初始轮廓，如圆形、矩形等。
下面是生成圆形轮廓的代码。
```pythons = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)x = 220 + 100*np.cos(s)y = 100 + 100*np.sin(s)init = np.array([x, y]).T```第四步：运行主动轮廓算法有了初始轮廓，我们就可以运行主动轮廓算法了。
在这里，我们可以设置循环的次数、阿尔法值以及 beta 值等参数。
代码如下：```pythonsnake = active_contour(gaussian(image, 3),init, alpha=0.015, beta=10,gamma=0.001)```这里的 gaussian 用于对图像进行高斯滤波以平滑图像。
最新主动轮廓图像分割综述教学讲义ppt课件
参数主动轮廓模型：基于拉格朗日方程框架，以 弧长等参数显式地表达演化曲线。（snake模型）
几何主动轮廓模型：基于欧拉方程框架，用水平 集函数的零水平集来表示轮廓曲线。
基于边缘：利用图像梯度信息，对噪声敏感，结果依赖 初始化的设置。（GAC）
基于区域：从统计上对前景和背景进行建模仿真，通过 寻找一个最优能量来使模型最佳拟合原图像。(MS-CV,LBF)
造成护患纠纷 ▪ 医生已经停止长嘱，但是电脑上没停止，
造成患者多用2天甚至几天，护士查对不出。
Байду номын сангаас 护理差错案例
▪ 抽血标本时，试管选择有误，造成患者重 新抽血，有时遭到投诉
▪ 晚夜间巡视不够，患者离院或跌倒，护士 不知道
▪ 错把氯化钾当做氯化钠使用 ▪ 手术接错病人，或者手术部位弄错 ▪ 使用胰岛素种类错误 ▪ 漏执行医嘱等
护士如何在工作中落实三查七对
外二科
前言
▪ 50年代，由我国护理前辈黎秀芳老师经过 临床实践总结出的“三查七对”制度和程 序在全国推广沿用至今，60年来一直是我 国护理工作的主要制度。这一制度的实行， 很大程度上减少了护理差错的发生，保证 了护理质量。
护理质量真的保证了???
▪ 我们护士在临床工作中真的落实了吗？如 果真的落实了又怎么会发生那么多的差错 事故呢？大家知道临床上发错药、输错液 体、换错液体的现象时有发生，研究表明， 有近一半的护理差错是没有严格执行这一 查对制度造成的。
护士质素因素
2、过于自信和相信她人（尤其是高年资的护 士），在一些基础的常规操作中，对于中 等年资或高年资的护士来说是驾轻就熟的， 她们往往坚信自己绝不会出错。因为以前 住院患者及家属自我保护意识淡漠，造成 高年资护士养成不良习惯，同时没有做好 传、帮、带
基于双边滤波的主动轮廓模型细胞图像分割方法
价值工程0引言在各种图像处理包括细胞图像处理过程中，常常会使用高斯算子对对图像进行滤波处理。
其主要的原因是真实图像由于设备的限制，一般都带有噪声，需要使用一定的算法对图像进行平滑处理。
处理噪声的方法很多，从处理方法上来说，主要分为空域滤波和频域滤波。
空域滤波技术主要有均值滤波、中值滤波、高斯滤波[1]、拉普拉斯变换等各种方法。
频域滤波是先将时域信息转换到频域，在频域中对图像信息进行处理，处理完毕后再转换成时域的一种方法。
在进行图像分割过程中，选择合适的去噪增强算子对图像进行处理直接影响到分割处理的效果。
双边滤波自从被提出以来，因为其具有保留边界的同时又能起到平滑的应用效果，被广泛应用于各种图像增强之中。
本文将双边滤波算子引入主动轮廓分割模型，并将构造出来的区域主动轮廓模型应用于图像分割过程中，推导出水平集函数的演化过程。
并将该水平集分割函数应用于具体的细胞图像分割过程之中。
1基于双边滤波的图像分割能量传导模型1.1双边滤波介绍二维图像可以定义为一个二维矩阵，其中每个元素对应相应位置的像素，元素值即为该像素的灰度值。
记Ip 为图像位于位置p=(pi,pj)处的像素值，记F[I]为应用滤波器F 到图像I 的结果。
高斯滤波计算公式为：GF[I]p =q ∈SΣG σ（‖p-q ‖）I q（1）其中‖p-q ‖为像素p 和像素q 之间的距离，而为G σ———————————————————————作者简介：本文受下列项目资助：中央高校基本科研业务费专项资金，项目编号：12CX04076A ；山东省自然科学基金面上项目，项目编号：ZR2012HM060。
作者简介：马竟锋（1974-），男，安徽安庆人，中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院，讲师，博士，研究方向为医学图像处理。
基于双边滤波的主动轮廓模型细胞图像分割方法研究Research on Cell Image Segmentation Method of Initiative Contour Model Based on Bilateral Filtering马竟锋MA Jing-feng ；李晓旭LI Xiao-xu ；罗琳LUO Lin ；祁鑫QI Xin（中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院，青岛266580）（China University of Petroleum （East China ）School of Computer and Communication Engineering ，Qingdao 266580，China ）摘要：区域主动轮廓模型采用先验知识指导建立分割模型，并在分割的过程中采用水平集演化的方式使得零水平集自动收敛于目标物体的边界。
基于CV模型的肝脏核磁共振序列图像自动分割方法
RESEARCH WORK引言图像处理过程中图像分割具有重要作用，通过将图像中感兴趣部分提取，有助于后续图像数据分析。
医学图像分割在患者精确量化诊断中发挥着关键性作用，因此对感兴趣部位做到快速、准确提取，对患者来说具有重要意义。
但大部分医学图像结构相对复杂，并且其灰度差异较小，采取传统的分割方法提取图像的效果不理想[1]。
无边缘主动轮廓（Chan-Vese，CV）模型是一种较为经典的模型，主要是根据图像全局信息，在目标、背景两个不同均值区域对比度图像分割过程中发挥着重要作用，通过探测图像模糊、离散边缘，在噪声干扰应用中具有较强的适应性[2-3]。
CV模型以定位边界的方式选择图像全局信息，其缺点体现在复杂场景中计算效率相对较低，造成能量函数加权因子调节困难，具有局限性。
李淑玲[4]研究指出，CV模型在灰度不均匀、边界不明显、噪声多等医学图像分割中效果不理想。
肝脏图像变化较复杂，不同肝脏MR图像灰度特征存在不同的表现，因为组织、器官等灰度特征不具有单一性，成为腹部医学图像肝脏分割研究的难点[5]。
CV模型改进引入轮廓线图像局部信息，在图像目标边缘处控制曲线演化，减少迭代次数，促进轮廓收敛效能提高[6]。
本文旨在研究基于CV模型的肝脏核磁共振序列图像自动分割方法，为临床医学图像分割选择理想的方法提供理论依据。
1 基本原理1.1 传统CV模型CV模型属于一种经典的活动轮廓模型，以曲线演化和基于CV模型的肝脏核磁共振序列图像自动分割方法高倩倩，孙世春北部战区总医院放射及核医学科，辽宁沈阳 110055[摘 要] 目的研究基于无边缘主动轮廓（Chan-Vese，CV）模型的肝脏磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）序列图像自动分割方法。
方法 在传统CV模型的基础上，通过对CV模型能量泛函进行改进，使用新的边缘指示函数来替换Dirac函数，优化CV模型参数优化，促进CV模型分割精度、分割速度提升。
基于主动轮廓模型的玉米种子高光谱图像分类
摘要 ： 提 出将 主 动 轮 廓 模 型 （ Ａｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ， ＡＣ Ｍ） 应 用 于 玉 米 种 子 的 高光 谱 图像 分 割 中 。首 先 ， 通 过 高 光 谱 成 像 系统 获取 ９个 品 种 共 ４ ３ ２粒 玉 米 种 子 的 高光 谱 反 射 图像 ， 利 用 基 于主 动 轮 廓 模 型 的 图像 分 割 法 对 玉 米 种 子 高光 谱 图像 提 取 Ｉ ｌ标 区域 轮 廓 ， ｆ 得到单 波段 下每粒 玉米种子 １ ２个 形 状 特 征 参 数 ， 然后 通 过 主 成 分 分 析 法
第２ ８ 卷第３ 期
２ ０ １ ３年 ５月
数
据
采 集 与 处 理 Ｖ０ １ ． ２ ８ Ｎｏ ． ３
Ｍ ａｙ ２ ０１ ３
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｄａ ｔ ａ Ａｃ ｑ ｕ ｉ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ
（ Ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ， Ｐ Ｃ Ａ） 对特 征 数 据 降 维 ， 结合 波段 间 的 相 关 性 选 出 １ ２个 最 优 波 段 ， 最 后 利 用误 差 反向传播 （ Ｂ ａ ｃ ｋ ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｂ Ｐ ） 神 经 网络 模 型 进 行 建模 分 类 ， 与传 统的 阈值分割 法相 比， 取 得 了更 好 的 分 类 效 果 。研 究 结果 为 高 光谱 图像 目标 轮 廓 提 取 提 供 了 一 种 新 方 法 。
Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｎ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｗ ｕ ｘ ｉ ，２ １ ４ １ ２ ２ ，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
主动形体模型法在肝脏CT图像分割中的应用
医学 图像分 割是 医学 图像 处理 与分 析 的一个重 要领域 ， 同时也 是计 算机 辅助诊 断 与治疗 的基 础 ． 图像 分割 就是 根据 某种 均匀性 或一 致性 的原 则将 图 像分 成若 干个 有 意义 的部 分 ， 每 部分 都 符 合 一 致 使 性 的要求 ． 定 医学 图像 的均匀性 和一 致性 原则 ， 制
收 稿 日期 ： ０ １０ － ０ ２ １ －４ １
作 者 简 介 ： 华 强 （ ９ ５ ） 男 ， 西 九 江人 ， 士研 究 生 ， 究 方 向为 模 式 识 别 与 图形 图像 处 理 技 术 ， — ｉ：ｌｅ ９ ６ ３ １ ｇ ｉ ｃｒ． 凌 １８一 ， 江 硕 研 Ｅｍａ ｂｕ １ ８ ０ ２ ＠ ｍａ ．ｏ ｌ ｌ ｎ
第４ Ｏ卷 第 ４期
２１ ０ ２年 ８月
浙 江 工 业 大 学 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｚ ＨＥＪＡＮＧ Ｉ ＵＮＩ ＶＥＲＳ ＴＹ Ｉ ＯＦ ＴＥＣＨＮＯＬＣＧＹ ｝
Ｖｏ１ ０ Ｎｏ． ．４ ４
Ａｕ ｇ． ２ ２ ０１
主 动形 体 模 型法 在 肝 脏 Ｃ 图像 分 割 中 的应 用 Ｔ
点中问， 用等 间距 采 样 的 方式 选 取 另 外一 些 中间 连
接点 ］共 同构 成肝脏 轮 廓 的边 界点 集合 ． ， 以训 练 集
中的一 幅肝脏 Ｃ 图像 （ １ 为 例 ， 次从 左 上 角 Ｔ 图 ） 依 开始 延顺 时针 方 向标 注 １ ８个 拐角 点或者 特征 点 ， 确 保 这 些点 都能 唯一地 在训 练集 的每 一 幅图像 中找 到 对 应 的点 ， 最后 补齐 １ ２个 中 间 的等 间 隔点 ， 确定 了
ＬＩ Ｇ ｕａ ｑ ａ ｇ Ｎ Ｈ — ｉ ｎ ， ＬＯＮ Ｇ ｈｅ ｇ ｃ ｎ Ｓ ｎ — ｈｕ ，Ｘ Ｉ Ｎ Ｇ ｎｇ ｙ ａ Ａ Ｐｅ — ｕ ｎ
基于水平集及主动轮廓线模型的图像分割研究
反映 目标轮廓与灰度等信息的能量 函数 ， 通过最 小化能量函数 ， 来拟合变形模 型和图像数据 。最 小化能量函数的基本形式就是寻找一条参数化曲 线， 使得 基 于模 型 的 内部 能 量 和 外部 能 量 的 加权
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ：Ｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｒｅ ｅ ｏｕ ｉｎ Ｌｅ ｅ ｅ ｔ ｏ —Ｖ ｔｏ ｄｓ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｎ ａｉｎ Ｃｕ ｖ ｖ ｌ ｔｏ ｖ ｌｓ ｔｍｅｈ ｄ Ｃ ｍｅｈ ｄ
中图分类 号 ： Ｎ １ ． ３ Ｔ ９ １ ７
１ 图像 分 Biblioteka 研 究 概 况 图像分割是实现从图像处理到图像分析的关
键 步骤 ， 一般 的图 像 是 由背 景 与 其上 覆 盖 的物 体
物体从背景 中划分出来 ， 这就是图像分割。图像 分割的 目的在于根据某些特征将一幅图像分成若 干有意义的区域 ， 使得这些特征在某一 区域表现
一
致或相似， 而在不同区域间表现出明显的不同。
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４
２０ ０８年 第 １ 期 董 凯宁
胡 蓉 ： 于水平集及主动轮廓线模 型的 图像 分割研 究 基
基 于水 平集及 主动 轮廓 线模 型 的 图像 分 割研 究
董 凯宁 胡 蓉
（ 四川 大学 四 川 成都 １ （２ 成都 电子机械 高等 专科 学校
常见 的分 割技术 有 阈值 分割技 术 、 聚类分 割技 术 、
区域 的 分 裂 与 合并 、 缘 检 测 与 边 界 跟踪 技 术 。 边
所组成 ， 为了对物体进行特征提取和识别 ， 需要将
但 这些方 法对 噪声敏感 ， 噪性 能差 。 抗
近年出现的基于变形模型的图像分割算法综
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基于主动轮廓模型的序列图像分割
约 轮廓 的 长度 ， 其 尽 可 能短 来 避 免边 缘 轮廓 收 敛 到 中 垂 线上 其 他组 织 的 较 强边 缘 点 ； 一 方 面 ， 用 序 列 图 像 之 使 另 利 间 局 部 区域 的 信息 相 关性 ， 新 构 造 外 部能 量 函 数 来 排 除 纹 理 特 征 的 干 扰 ， 好 地 捕 捉 到 边 缘 上 的 拐 角 点 ． 验 结 重 更 实 果 表 明 ， 出的 改 进 算 法 既 可 以 有 效地 检测 出 一 些 拐 角 点 和 凹 点 ， 提 又可 以避 免 目标 边 缘 收 敛 于 某 些 伪 边 缘 点 ， 达 可
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ｔｖ ｏ ｔｕ ｄ ｌｉ ｒｓ ｎ ｅ ｏ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎ ｏ ｄ ｃ ｌｉ ｇ ｅ ｕ ｎ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ｃｉｅ ｃ ｎｏ ｒｍｏ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔｄ ｆ ｒｓｇ ｎａｉ ｆｍｅ ｉａ ｍａ ｅ ｓ ｑ ｅ ｃ ｓ．Ａ ｅ ｔ ｃｉｎ ｉ ｏ ｒ ｓｒ ｔ ｓ ｉ ｏ ａ ｐｉｄ ｔ ｎ ｉｔｒ ａ ｎ ｒｙ ｆ ｎ ｔ ｎ ｔ ｋ ｈ ｅ ｇｈ ｏ ｏ ｔｕ ｓ ｓ ｏ ａ ｏ ｓｂｅ Ｓ ｓ ｔ ｒ ｖ ｎ ｏ ｔｕ ｒｍ ｐ ｌ ｏ ａ ｎｅ ｌ ｅ ｅｇ ｕ ｃｉ ｏ ｍａ ｅ ｔｅ ｌ ｎ ｔ ｆｃ ｎ ｏ ｒａ ｈ ａ ｓ ｐ ｓ ｉｌ Ｏ ａ ｏ ｐ ｅ ｅ ｔｃ ｎｏ ｒ ｆｏ ｅ ｎ ｏ ｃ ｎ ｅｇ ｎ ｔｓ ａｐ ｒｐ ｉｔ ｆｏｈ ｒｔ ｓ ｅｏ ｅ ｅ ｄ ｃ ｌ ｒｂ ｓ ｃｏ ．Ａｎ ｅ ｔｍ ａ ｎ ｒ ｕ ｃｉｎ ｉ ｏ ｓｒ ｃ ｅ ｒｍ ｈ ｏ ｖ ｒ ｉｇ ａ ｈ ｒｅ ｏｎｓｏ ｔｅ ｉ ｕ ｎ ｐ ｒ ｎ ｉｕａ ｉｅ ｔｒ ｓ ｐ ｘ ｅ ｌｅ ｅ ｇ ｆ ｎ ｔ ｓｃ ｎ ｔｕ ｔｄ ｆｏ ｔ ｅ ｙ ｏ ｉｆｒ ｔ ｎ ｐ ￣ｉ ｅ ｃ ｆｌｃ ｌｒｇｏ ｅｗｅ ｎ ｔ ｅ ｓ ｒ ｌｉ ｇ ｓｔ ｌｍｉａｅ ｔｅ ｉｔｒｅ ｅ ｃ ｆｔｘｕ ｅ ａ ｄ ｃ ｐｕ ｅ ｃ ｒ ｅ ｎｏ ｍａｉ ｅ ｎ ｎ ｅ ｏ ｏ ａ ｅ ｉｎ ｂ ｔ ｅ ｈ ｅ ａ ｍａ ｅ ｏ ｅｉ ｎ ｔ ｈ ｎｅｆ ｒｎ ｅ ｏ ｅ ｔ ｒ ｎ ａ ｔ ｒ ｏｎ ｒ ｏ ｉ ｐ ｉｔ ｏ ｌｔｌ ｏ ｎｓｃ ｍｐ ｅｅｙ．Ｅｘ ｅ ｍｅ ｔ ｅｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔｅ ｉ ｒｖ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｇｖ ｅｔｒｓ ｇ ｎ ａｉｎ，ｗｈｃ ａ ｅｅ ｔ ｐ ｒ ｎ ａ ｒｓ ｌｓｓ ｏ ｔａ ｈ ｍｐ ｅ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｉｅ ｂ ｔｅ ｅ ｍｅ ｔｔ ｉ ｌ ｏ ｔ ｏ ｉｈ ｃ ｎ ｄ ｔｃ
基于改进主动轮廓模型的图像分割算法
【 关键词 】图像分割； Ｃ ｈ ａ ｎ — Ｖ ｅ ｓ ｅ 模型； 邻域平均； 局部方差 【 中图分类号】Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ７ 【 文献标志码】 Ａ
Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ａｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｃｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ
【 摘 要ｌ针对 ｃ — Ｖ模型对灰度不均匀的图像分割效果不理想的情况 ， 提 出一种改进的 ｃ — Ｖ模型。该模型在 ｃ — Ｖ模型的基础
上， 引入 非加权 的邻域 平均和局部 窗 口 方 差概念 ， 加快 并精 确 了 Ｃ — Ｖ模 型的演化效 果 ， 同 时在 Ｃ — Ｖ模 型 的能量 函数 中加入 惩 罚 项， 使得 Ｃ － Ｖ模型在演化过程中无须重新初始化， 进一步提高了分割速度。仿真实验结果表明改进 的 ｃ — ｖ模型较原模 型对灰 度 不均 匀 图像分 割具 有较好 的分 割效果 。
【 Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】Ａ ｉ ｍ ｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｓ ｅ ｇ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｎ — ｕ ｎ ｉ ｆ ｏ ｒ ｍ ｇ ｒ ａ ｙ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｓ ｆ ｏ ｒ Ｃ Ｖ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ， ａ ｎ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｃ － Ｖ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ —
近年来 ， 主动轮廓 方法 已经在 图像 分割 、 视觉 跟踪 等
对于灰度不均匀 的图像分割效果 不理想 的情况 ， 国内
结合梯度信息的主动轮廓模型图像分割算法
起 着 重 要 的 作 用 。基 于 图像 全 局 信 息 的 主 动轮 廓
模 型Ｍｕ ｏｄＳ ａ 模 型¨被提 出 以后 日益成 为 图像 ｍｆｒ—ｈ ｈ
分 剖 领域 中一 种 有 效 而强 大 的研 究工 具 。Ｃ ａ 和 ｈｎ Ｖ ｓ在Ｍｕ ｏｄＳ ａ 模 型和水 平 集方法 的基 础上 ｅｅ ｍｆｒ —ｈ ｈ
中 图分类号 ：Ｔ ３ １４ Ｐ ９ ．１ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０－０ ３ （ ０ １ ２上 ） ０ ８ － ５ ９ １ ４ ２ １ ） （ 一 ０ ３ ０ ０
Ｄ ｉ１ ．９ ９ Ｊｉｓ ．０ ９ ０ ．０ １ ２ 上 ） ２ ｏ ： ３６ ／ ． ｎ １ ０ － １４ ２ １ ． （ ．７ ０ ｓ ３
边 界 处 像 素 点 水 平 集 函数 值 的进 化 速 度 ，从 而 加 速 Ｃ－ 型 的 分 割 速 度 。根 据 水 平 集 方 法 的 基 本 Ｖ模 原 理 和 弱 Ｆ标 的 梯 度特 征 提 出 了一 个 弱 目标 区 域 ｉ
控 制 项 ，该 控 制项 可 以快 速 稳 定地 锁 定 弱 目标 边
务１
甸 似
结 合 梯 度 信 息 的 主 动 轮 廓 模 型 图像 分 割 算 法
Ｉ ａｇｅ ｓ ｍ ｅｎｔ ｔｏｎ ａｌ ｍ ｅｇ ａ ｉ ｇｏｒｔ ｍ ｃｔｖ ｃｏｎ ｏｕｒ ｏ ｉｈ ｏｆａ ｉ ｅ ｔ ｓ ｍ ｄｅｌ ｍ ｂｉ ｅｄ ｇｒ ｄｉ ｔｉ ｆ ｍ ａ ｉ ｃｏ ｎ ａ ｅｎ ｏｒ ｎ ｔｏｎ
提 出了一种 图像 分割 模 型一 Ｃ Ｖ模型 。该 模 型提 —
点 的水 平 集 函数 值 的 特 征提 出 了一 个 基 于梯 度 信
息 的加 速 因子 。该 加 速 因 子 可 以有 效 地 加 速 目标
双重主动轮廓图像分割
节 （ 包括噪 声）被去除 。因此参数 的取值应依分割 要求和原始 图像 中噪声的强弱而 定。一 般来讲 ，当噪声较弱时 ，分割 结果对 的取值不太敏感 ， 也就是说 ，在 一个较大 的范 围内选 ．
取 ，都可以获得准确的分割；而当噪声较强时 ，分割结果对 的取值 比较敏感 ，要获得准确 的分割 ， 的允许的取值 范围很小 ，这 时选取合适 的 值 比较 困难 。本文给 出选取 的一个
＝
（）
业 一 ０ ，
ｄＶ ） ｉ（
一
１
（—） Ａ ｏｃ］ ｔ（ ） ∈ ５ ＋２ ｚ ， ∈，， Ｑ ０１ （ ） 。 ｕ 。 ０ （ ∞ ）
（ ，） ， Ｘ Ｙ ∈Ｑ （ ，） ， Ｘ Ｙ ∈Ｑ
（， ， ） ０ｚ ） ０Ｘ Ｙ ＝ （， ，
．
Ｉ １ ０ 一 Ｖ ４
素点 的个数 是一 致的 ，当图像 像素点个数较 多，即图像尺寸较 大时 ，解方程 （） ２的运算量是非
常大 的 。
针对 这两个 问题 ，本文提 出一 种利用 双重主 动轮廓 模型 演化 的图像分 割算法 。具体 要用 文 『 中的算法进行两次迭代得到分割结果 。第一 次分割 ：利用小波变换得到原图像的粗分辨逼 １ １ 近 ，在粗分辨逼近中得到图像的一个粗尺度分割 。逼近 图像是经过低通滤波得到 的，可 以去除 大部分加性噪声 ，由于噪声下降，使得算法对参数 的选取不太敏感，也可以降低 重新初始化 的 次数 ；同时 图像尺寸 由于下采样而指数减少 ，计算量大大减少 。第二次分 割：将第一次分割结 果通过小波反变换返回到原始尺度上 ，将得到 的近似轮廓 曲线作为初始轮廓 曲线再在原 图像中 演化得道更准确的分 割。由于初始轮廓 曲线非常接近真实的轮廓 曲线，所 以很快就可 以收敛到
活动轮廓模型之Snake模型简介
图像分割之（五）活动轮廓模型之Snake模型简介在“图像分割之（一）概述”中咱们简单了解了目前主流的图像分割法。
下面咱们主要学习下基于能量泛函的分割法。
这里学习下Snake模型简单的知识，Level Set（水平集）模型会在后面的博文中说到。
基于能量泛函的分割法：该类法主要指的是活动轮廓模型（active contour model）以及在其基础上发展出来的算法，其基本思想是使用连续曲线来表达目标边缘，并定义一个能量泛函使得其自变量包括边缘曲线，因此分割过程就转变为求解能量泛函的最小值的过程，一般可通过求解函数对应的欧拉(Euler．Lagrange)程来实现，能量达到最小时的曲线位置就是目标的轮廓所在。
主动轮廓线模型是一个自顶向下定位图像特征的机制，用户或其他自动处理过程通过事先在感兴趣目标附近放置一个初始轮廓线，在部能量（力）和外部能量（外力）的作用下变形外部能量吸引活动轮廓朝物体边缘运动，而部能量保持活动轮廓的光滑性和拓扑性，当能量达到最小时，活动轮廓收敛到所要检测的物体边缘。
一、曲线演化理论曲线演化理论在水平集中运用到，但我感觉在主动轮廓线模型的分割法中，这个知识是公用的，所以这里我们简单了解下。
曲线可以简单的分为几种：曲线存在曲率，曲率有正有负，于是在法向曲率力的推动下，曲线的运动向之间有所不同：有些部分朝外扩展，而有些部分则朝运动。
这种情形如下图所示。
图中蓝色箭头处的曲率为负，而绿色箭头处的曲率为正。
简单曲线在曲率力（也就是曲线的二次导数）的驱动下演化所具有的一种非常特殊的数学性质是：一切简单曲线，无论被扭曲得多么重，只要还是一种简单曲线，那么在曲率力的推动下最终将退化成一个圆，然后消逝（可以想象下，圆的所有点的曲率力都向着圆心，所以它将慢慢缩小，以致最后消逝）。
描述曲线几特征的两个重要参数是单位法矢和曲率，单位法矢描述曲线的向，曲率则表述曲线弯曲的程度。
曲线演化理论就是仅利用曲线的单位法矢和曲率等几参数来研究曲线随时间的变形。
主动轮廓模型综述
主动轮廓模型综述
主动轮廓模型是一种用于图像分割的有效方法，它可以以高效的方式生成自然图像中物体的准确轮廓。
主动轮廓模型使用类似的技术来检测图像中的物体边界，但它不使用像素的灰度信息，而是使用形状信息。
它是基于边缘检测理论的一种改进，通过计算图像像素之间的相关性来识别物体边界。
主动轮廓模型采用具有动态内容的边缘检测算法，旨在从图像中检测物体边界。
与传统的边缘检测理论不同，主动轮廓模型采用了非线性的边缘检测算法，这种算法可以检测出复杂的物体边界，包括难以检测的边缘、曲线和斑点等。
主动轮廓模型也可以检测到图像中存在的物体边界，即使它们看起来无法被人眼所见。
主动轮廓模型采用多种技术来检测图像中物体边界，包括水平边缘检测、垂直边缘检测、对比度检测和颜色检测等。
它还可以使用特定的算法来识别和分类图像中的物体和背景，这样可以更好地检测出物体的边界。
此外，主动轮廓模型还可以自动检测和追踪图像中的运动物体，例如人物和动物等。
主动轮廓模型具有很强的实用性，它已经广泛应用于图像处理、机器视觉和计算机视觉等领域。
主动轮廓模型
可以自动检测出图像中的物体边界，帮助研究者更好地理解图像中的物体结构，并提取出图像中的有用信息。
主动轮廓模型在图像分割、机器人视觉、运动检测和视频监控等领域都有着广泛的应用。
总之，主动轮廓模型是一种有效的图像分割算法，它通过计算图像像素间的相关性来识别物体边界，同时可以自动检测出图像中的物体边界，并且广泛应用于图像处理、机器视觉、运动检测和视频监控等领域。
基于改进主动轮廓模型的图像分割方法研究
第７ 期
计
算
机
科
学
Ｖｏ １ ． ４ ０ Ｎｏ ． ７
２ ０ １ ３年 ７月
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
Ｊ ｕ ｌ ｙ ２ ０ １ ３
基 于 改进 主 动 轮 廓 模 型 的 图像 分 割 方 法 研 究
任 守纲 马 超 徐 焕 良 （ 南京农 业 大学信 息科 技 学院 南 京 ２ １ ０ ０ ９ ５ ）
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基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法
合的方法进行掩膜初始化 ， 最后应用水平 集方 法进行 图像分 割 。结 果表 明 ， 该 算法不 仅可 以减少 迭代次 数 ， 当图像
中存在多个 目标 时还可以得到更精确 的分割结果 ， 有效地 提高了主动轮廓算法 的效率 。
２ ０ １ ３年
第３ ７卷
中国石 油大学学报 （自然科 学版 ）
ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｐ ｅ ｔ ｒ ｏ ｌ ｅ ｕ ｍ
Ｖｏ １ ． ３ ７ Ｎｏ ． ６
Ｄｅ ｃ． ２０１ ３
第 ６期
噪 性能更 强 ， 而且 能 够 收 敛 到 全局 最 优 ， 其 中， 最 具 有 代 表性 的是 Ｃ ｈ ａ ｎ等 于 ２ ０ ０ １年提 出 的无边 界主 动 轮 廓模 型 ｌ ９ ］ 。 无 边界 主 动 轮廓 模 型 （ 又称 为分段常量模型 ） 是一 种全局 最优 的分 割 方 法 ， 认 为所 分 的两 个 区 域
文章编号 ： １ ６ ７ ３ — ５ ０ ０ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ － ０ １ ７ ７ ￣７
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ３ — ５ ０ ０ ５ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ６ ． ０ ２ ９
基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像分割算法
出一种基于选择性注意机制的无边界主动轮廓图像 分 割算法
基金项 目 ： 国家 自然科学基金项 目（ ６ １ ２ ７ １ ４ ０ ７ ） 作者简介 ： 李蕙 （ １ ９ ８ ６ 一 ） ， 女， 博士研究生 ， 主要研究方 向为计 算机 视觉和模式识 别。Ｅ － ｍ ａ ｉ ｌ ： ｕ ｐ ｃ ７ ３ ７ ｉ ｉ ｓ ｌ ａ ｂ ＠１ ２ ６ ． ｃ ｏ ｉ ｎ 。
一种由内向外的Active Contour模型图像分割算法
２． ｌ ｇ ｆ Ｓ ｉｎ ｅ ＮｏｔｗｅｔＡ＆Ｆ Ｕｎ ｖ ｒｉ ， ｎ ｌ ｇ， ｈ ａ ｘ ２１ ０， ｉ ａ Ｃｏ ｌ ｅ ｏ ｃｅ ｃ ， ｒｈ ｓ ｅ ｉｅｓｔ Ｙａ ｇｉ Ｓ ａ ｎ ｉ７１ ０ Ｃｈｎ ｙ ｎ
ＺＨＡＮＧ Ｈｕ ． Ｕ ｅ ｉ ｇ Ｉ ａ ｅ ｅ ｍｅ ｔ ｔｏ ｂ ｓ ｄ ｎ ｘ ａ ｓｖ ｔｖ Ｃｏ ｔ ｕ ｍｏ ｅ． ｍｐ ｔ ｒ ｉＷ Ｙｕ ｎ ｎ ． ｍ ｇ ｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ ａ ｅ ｏ ｅ ｐ ｎ ｉ ｅ Ａｃ ｉ ｅ ｎｏ ｒ ｄ１ Ｃｏ ｕ ｅ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｎ ａ ｄ ｇｎ ｅ ｉ ｇ ｎ
对 凹陷区域分割效 果不理 想及 边界外部复杂环境对分割 效果的影响。 关键词 ： ｔ ｅＣ ｎｏ 模型 ； Ａｃｉ ｏ ｔｕ ｖ ｒ 面积； ｅｄ ｒ ｇ ｅｙ算法
ＤＯＩ１ ． ７ ／ｉ ｎ１ ０ ．３ １ ０ １ ３ ４ 文章编号 ：０ ２８ ３ （０ １ ２ ．１ １０ 文献标识码 ： ：０３ ８ ．ｓ．０ ２８ ３ ． １． ． ８ ７ ｊｓ ２ ２０ １ ０ ．３ １２ １ ）３０ ７ ．３ Ａ 中图分类号 ：Ｐ ９ ．１ Ｔ ３１ ４
ｃ ｎ ｏ ｒ ｐ ｉｔ ａｅ ｐ ｔ ｎ ｉｅ ｈｅ ｏ ｎ ａｙ， ｔ ｒｌｔ ｎ ｈｐ ｅｗｅ ｎ ｒｅ ａ ｄ ｅ ｅｇ ｉ ｔｅ ｍｐ ｏ ｅ ｄ ｌ ｔ ｅ ｏ ｔｕ ｏ ｔｕ ｏｎ ｓ ｒ ｕ ｉｓｄ ｔ ｂ ｕ ｄ ｒ ｗｉ ｈ ｅａｉ ｓ ｉ ｂ ｔ ｅ ａ ａ ｎ ｎ ｒｙ ｎ ｈ ｉ ｒ ｖ ｄ ｍｏ ｅ ，ｈ ｃ ｎｏ ｏ ｒ
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图像边缘提取的区域联合分割与主动轮廓模型
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中 图分类 号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １
。 ＇一 ● １ ＿ ■ ■
文献标 识码 ： Ａ
・ ・ ●
ＤＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ － ５ ０ ７ ８ ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ ２ ０
ｌ ● 一 一
ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｓ ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｆ ｏ ｒ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｗ ａ ｔ ｅ ｒ ｅ ｄ ｇ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｅ ｌ ｌ ｉ ｐ ｓ ｏ ｉ ｄ ．
ＧＡＯ Ｓｏ ｎ ｇ， ＬＩ Ｆｕ — ｄ ｏ ｎ ｇ
（ Ａ ｉ ｒ Ｆ ｏ ｒ ｃ ｅ Ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｂ ｕ ｅ ａ ｕ ｉ ｎ Ｊ ｉ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ ， Ｊ ｉ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ １ ２ １ ０ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）